# Momento

> [Momento 缓存](https://docs.momentohq.com/) 是全球第一个真正无服务器的缓存服务，提供即时弹性、零缩放能力和极快的性能。

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> [Momento 向量索引](https://docs.momentohq.com/vector-index) 是最高效、最易于使用的全无服务器向量索引。

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> 对于这两项服务，只需获取 SDK，获取 API 密钥，将几行代码输入到您的代码中，您就可以开始使用了。它们共同为您的 LLM 数据需求提供了全面的解决方案。

本页面介绍了如何在 LangChain 中使用 [Momento](https://gomomento.com) 生态系统。

## 安装和设置

- 在[此处](https://console.gomomento.com/)免费注册账户以获取 API 密钥

- 使用 `pip install momento` 安装 Momento Python SDK

## 缓存

使用 Momento 作为无服务器、分布式、低延迟的缓存，用于 LLM 提示和响应。标准缓存是任何环境中 Momento 用户的主要用例。

将 Momento 缓存集成到您的应用程序中：

```python
from langchain.cache import MomentoCache
```

然后，使用以下代码进行设置：

```python
from datetime import timedelta
from momento import CacheClient, Configurations, CredentialProvider
from langchain.globals import set_llm_cache
# 实例化 Momento 客户端
cache_client = CacheClient(
    Configurations.Laptop.v1(),
    CredentialProvider.from_environment_variable("MOMENTO_API_KEY"),
    default_ttl=timedelta(days=1))
# 选择您喜欢的 Momento 缓存名称
cache_name = "langchain"
# 实例化 LLM 缓存
set_llm_cache(MomentoCache(cache_client, cache_name))
```

## 内存

Momento 可用作分布式内存存储 LLM。

参见[此笔记本](/docs/integrations/memory/momento_chat_message_history)，了解如何将 Momento 用作聊天消息历史的内存存储的操作步骤。

```python
from langchain.memory import MomentoChatMessageHistory
```

## 向量存储

Momento 向量索引（MVI）可用作向量存储。

参见[此笔记本](/docs/integrations/vectorstores/momento_vector_index)，了解如何将 MVI 用作向量存储的操作步骤。

```python
from langchain_community.vectorstores import MomentoVectorIndex
```